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spark 如何解决pv,uv实时数据
为不为
2017-07-06 04:00:37
本人spark 新手,由于项目需要,我需要大致完成以下的功能
我自己也搭建了standalone的虚拟机集群,spark 连接mysql 读数据和wordcount例子我都做过,以及用sbt构建jar提交集群。
然而还不是很懂怎么处理多个数据源获取处理数据再返回数据库。(好像要用到kafka 等操作)
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spark 如何解决pv,uv实时数据
本人spark 新手,由于项目需要,我需要大致完成以下的功能 我自己也搭建了standalone的虚拟机集群,spark 连接mysql 读数据和wordcount例子我都做过,以及用sbt构建jar提交集群。 然而还不是很懂怎么处理多个数据源获取处理数据再返回数据库。(好像要用到kafka 等操作)
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最全面的大
数据
Spark
-Core实战案例
数据
集
对于大
数据
Spark
-Core的实战案例
数据
集,全面性和具体性可能因不同的应用场景、业务需求和
数据
源而异。然而,我可以为你提供一个概述和一些常见的实战案例
数据
集的示例,以帮助你理解其可能的应用范围。
Spark
-Core是Apache
Spark
的核心组件,提供了分布式计算的基础功能。它支持多种
数据
源和格式,可以处理大规模
数据
集并进行高效的并行计算。因此,
Spark
-Core实战案例
数据
集的选择通常取决于具体的业务需求和场景。 以下是一些常见的
Spark
-Core实战案例
数据
集的示例: 点击流日志分析:
数据
集:包含用户点击网站或应用的日志
数据
,通常包括时间戳、用户ID、页面URL、点击事件类型等信息。 应用场景:用于分析用户行为、流量统计、热门页面等。 实战案例:通过分析点击流日志
数据
,可以统计
PV
(页面浏览量)、
UV
(独立访客数)、用户访问路径等信息,进而优化网站结构、提升用户体验。 电商交易
数据
分析:
数据
集:包含电商平台的交易
数据
,如订单信息、用户购买记录、商品信息等。 应用场景:用于分析销售趋势、用户购买行为、商品关联推荐等。 实战案例:通过
Spark
-Core处理交易
24:
Spark
2.3.x Streaming
实时
计算.zip
24:
Spark
2.3.x Streaming
实时
计算
PV
、
UV
的几种写法
一、HQL写法
uv
: count(distinct)太影响性能,以下为改进: select tmp.shop,count(1) as
uv
from (select user_id,shop from second_visit group by user_id,shop)tmp group by shop;
pv
select shop,count(uid) from second_visit group by shop; 二、MR写法 待填坑 三、
spark
写法 val conf = new
Spark
Conf() conf.setAppName(
pv
_
uv
)
通过使用
Spark
Streaming来消费Kafka中主题的
数据
,一组消费者收集原始
数据
并
通过使用
Spark
Streaming来消费Kafka中主题的
数据
,一组消费者收集原始
数据
并将其存储在PSQL中。然后,另一组消费者存储
PV
、
UV
、评论计数和访问和进入直播室的粉丝排名等
数据
,提供网络前端查询
spark
点击流
数据
内含13W+点击流
数据
,均已处理成结构化
数据
,可以直接用于统计操作。
数据
格式: 158.189.122.206 江西 2018-11-12 1542011090255 341319664806502161 www.taobao.com Regist 103.190.42.13 江苏 2018-11-12 1542011090255 4152752257070526126 www.baidu.com View 103.190.42.13 江苏 2018-11-12 1542011090255 4152752257070526126 www.taobao.com Buy
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